В статье рассмотрены следующие методы планирования работ: сетевые методы (метод критического пути, методы PERT и GERT); метод кооперации агентов сети потребностей-возможностей Клейменовой Е.М. и Скобелева П.О.; метод интеграции имитационного моделирования и генетических алгоритмов Курейчика В.В. и метод мультиагентной генетической оптимизации, разработанный авторами статьи на основе метода Курейчика В.В. В результате проведенного сравнительного анализа сделан вывод о преимуществе метода мультиагентной генетической оптимизации с точки зрения решения задачи планирования субподрядных работ. Метод мультиагентной генетической оптимизации позволяет учитывать невозобновляемые ресурсы и различные стратегии распределения ресурсов с помощью имитационного мультиагентного моделирования, проводить оптимизацию субподрядных ресурсов путем анализа альтернативных календарных планов работ с помощью генетических алгоритмов и имитационного моделирования, перепланировать работы с помощью численных методов снятия неопределенности и имитационного моделирования.

The article presents a comparative analysis of the following scheduling methods: methods of the network scheduling (critical path method, PERT and GERT methods), method of cooperation of the demands-opportunities network agents developed by Kleymenova E.M. and Skobelev P.O., method of the simulation and genetic algorithms integration developed by Kureichik V.V., and multiagent genetic optimization method developed by article authors on the basis of the Kureichik V.V. method. As a result of the analysis the advantage of the multiagent genetic optimisation method was revealed in terms of subcontracting scheduling. The multiagent genetic optimisation method takes into account the non-renewable resources and allows to implement different resource allocation strategies using simulation and multiagent modeling, allows to optimize subcontract resources via analysis of alternative work schedules using genetic algorithms and simulation, reschedules the works using numerical methods of uncertainty removing and simulation.